Страховщик жизни TAL надеется использовать искусственный интеллект для оптимизации обработки претензий, сокращения “заполнения форм” и гораздо более быстрого привлечения новых клиентов.
Компания, входящая в состав японской Dai-Ichi Life Group, создала внутренний инкубатор — на расстоянии вытянутой руки от бизнеса, но непосредственно подчиняющийся генеральному директору — для реализации своих целей в области искусственного интеллекта и более широких инновационных амбиций.
Генеральный менеджер TAL по инновациям Дэн Тейлор сказал, что у фирмы уже есть два пилотных проекта с использованием чат-ботов и применением машинного обучения в “мягком запуске”, но он видит больше возможностей, чем потенциально может отслеживать.
“Мы видим огромный потенциал вокруг ИИ», — сказал Тейлор.
“Я почти потерял счет различным вариантам использования, которые мы видим в цепочке создания стоимости бизнеса. Я вижу, что это довольно большая постоянная программа для нас в течение следующих нескольких лет.
Это тематическое исследование является частью статьи о внедрении искусственного интеллекта на австралийском предприятии. Загрузите отчет, чтобы прочитать больше отдельных тематических исследований, а также анализ более широкого состояния игры.
“Сейчас мы делаем первые шаги, создаем свой собственный [внутренний] потенциал, изучаем, где технология наиболее эффективна, какие ограничения и как их обойти, и доказываем преимущества.
“В долгосрочной перспективе я вижу мир, где у нас есть гораздо более простые процессы, и это принципиально означает, что наши клиенты имеют гораздо лучший опыт. Это, в конечном счете, наш путеводный свет.”
Для Тейлора это означает, что все, к чему прикасается его инкубатор, должно иметь какую-то выгоду для клиента, независимо от того, ориентирован ли проект непосредственно на клиента или внутренне ориентирован.
“Мы очень много пытаемся определить, какие проблемы клиентов действительно могут улучшить и изменить ситуацию, и, во — вторых, как мы изобретаем наше предложение — независимо от того, означает ли это изменение процесса или продукта-чтобы полностью трансформировать клиентский опыт”, — сказал он.
“Например, если мы сможем снизить административную нагрузку на наших сотрудников, то они смогут тратить больше времени, сосредоточившись на дополнительных услугах для клиента и фактически помогая ему.”
Из трех пилотных проектов, уже реализуемых в рамках инкубатора, один в soft launch использует машинное обучение для улучшения внутренних процессов и соблюдения требований в отношении андеррайтинга.
Андеррайтинг включает в себя оценку риска, который представляет клиент, когда он обращается за страховкой, следует ли страховать его и сколько он должен заплатить.
“Когда дело доходит до андеррайтинга и привлечения людей к бухгалтерскому учету, можем ли мы сделать это быстрее, проще и проще?” — спросил Тейлор.
“На данный момент это медленный и довольно трудный процесс, как с нашей стороны забора, так и для клиентов.
— Нужно заполнить огромное количество бланков, а потом кусочки бумаги будут толкаться взад и вперед между несколькими людьми, не только между клиентом и нами, но часто могут быть задействованы консультанты и врачи.
“Если мы действительно сможем ускорить это и сделать это проще, то это будет огромной выгодой для нас.”
В дополнение к улучшению процесса подачи страховых заявлений Тейлор видит возможности для аналогичной оптимизации подачи и обработки требований.
“Когда дело доходит до претензий, как мы можем сделать это меньше о заполнении форм и [больше] о том, чтобы помочь вам оправиться и выздороветь?” — спросил Тейлор.
“Когда наши клиенты заявляют о своих претензиях, мы [хотим иметь возможность] сосредоточиться на том, чтобы помочь им оправиться, вернуться к работе и получить необходимую поддержку, а не подавать документы.”
Тейлор отказался раскрыть, какую технологию ТАЛ использует для поддержки проекта андеррайтинга. Некоторые алгоритмы были созданы в инкубаторе, хотя и с использованием “классических инструментов”.
Два других пилотных проекта TAL включают чат-ботов, развернутых в Facebook Messenger. Тейлор сказал, что оба они “относительно просты” и сидят на “механизме правил”, который ограничивает их ответы.
Компания также может перенять опыт других подразделений группы Dai-Ichi, включая ее корпоративную штаб-квартиру в Японии, которая использует программное обеспечение IBM Watson для оценки платежей.
“Мы можем понять некоторые преимущества, которые они увидели из этого, и некоторые из их опыта работы с IBM”, — сказал Тейлор.
“В равной степени некоторые из проектов, над которыми мы работаем, они могут извлечь уроки, поэтому я думаю, что обмен уроками идет в обоих направлениях.
“Единственное предостережение заключается в том, что их бизнес-контекст и нормативная среда очень различны, поэтому иногда есть вещи, которые менее важны для каждой стороны.”
Подход инкубатор
Одна вещь, которая отличает TAL от других в их принятии ИИ, — это его структура: он эффективно наращивает свои возможности ИИ вне бизнеса, хотя то, что он придумает, повлияет на то, что делает бизнес.
Тейлор считает, что структура важна, потому что она позволяет ИИ развиваться таким образом, чтобы он не был ограничен “существующей инфраструктурой и процессами”.
“Наша работа состоит в том, чтобы иметь возможность экспериментировать и понимать, как эти технологии помогут преобразовать наш офис в будущем”, — сказал Тейлор.
“Если эта команда сидела в основном бизнесе – я видел это во многих организациях, где это происходит, – они на самом деле втягиваются в проблему этой недели, а не в общую картину.”
Тейлор сказал, что эта структура означает, что его команда исследователей данных, ИТ-специалистов, разработчиков и оперативного персонала может “мыслить более нестандартно”.
Инкубатор также обладал автономией не только для того, чтобы думать и вырабатывать стратегию, но и для того, чтобы создавать доказательства концепции и пилотные проекты для проверки своих идей.
Загрузите отчет прямо сейчас
